Analiza componentelor principale (ACP)

Proiect
8/10 (1 vot)
Domeniu: Economie
Conține 1 fișier: docx
Pagini : 39 în total
Cuvinte : 4764
Mărime: 553.16KB (arhivat)
Cost: 8 puncte
Profesor îndrumător / Prezentat Profesorului: Ruxanda Gh.
Academia de Studii Economice, București

Cuprins

Descrierea datelor

Statistici descriptive

Analiza componentelor principale(ACP)

I. Matricea de corelatie a datelor

II. Vectori proprii

III. Valori proprii

IV. Criterii de alegere a numarului de componente principale

V. Matricea factor

V. Reprezentarea obiectelor în funcție de noile componente

Analiza cluster

I. Metode de clasificare ierarhice

I.1. Metoda Ward

I.1. Metoda celor mai îndepartaţi vecini

II. Kmeans

Concluzii

Extras din document

Descrierea datelor

Proiectul își propune să analizeze un eșantion de dimensiune n=42, ce reprezintă județele României, datele fiind culese de pe site-ul Institutului Național de Statistică (www.insse.ro). Pentru fiecare județ am colectat date cu privire la 10 indicatori ce descriu diferite aspecte economice din anul 2014,dupa cum urmează:

I1 – Populația stabilă reprezintă populația alcatuită din persoanele care locuiesc în localitatea respectivă, cu domiciliul sau reședinta în localitate la momentul respectiv.

Se calculează pe baza datelor de la ultimul recensământ, corectate cu sporul natural al populației, soldul migrației externe, soldul mișcării migratorii cu schimbarea domiciliului, precum și cu soldul mișcării migratorii cu schimbarea reședinței, fenomene înregistrate între recensământ și momentul dat.

I2 – Densitatea populației - nr pers/ km²- reprezintă numărul de persoane pe unitate de suprafață, măsurându-se în general în persoane pe kilometru pătrat, obținându-se prin împărțirea numărului de locuitori la suprafața în kilometri pătrați.

I3 – Ponderea elevilor înscriși în învățămantul liceal, pe județ, reprezintă raportul dintre numărul persoanelor înscrise în învățământul liceal dintr-un anumit județ și numărul total de persoanelor înscrise în învățământ.

I4 – Ponderea elevilor înscriși în învățămantul profesional, pe județ, reprezintă raportul dintre numărul persoanelor înscrise în invățământul profesional dintr-un anumit județ și numărul total de persoanelor înscrise în învățământ.

I5 - Ponderea elevilor înscriși în învățămantul postliceal, pe județ, reprezintă raportul dintre numărul persoanelor înscrise în învățământul postliceal dintr-un anumit județ și numărul total de persoanelor înscrise în învățământ.

I6 – Numărul de locuințe finanțate din fondurile populației și terminate în decursul anului (număr)

I7 – Rata șomajului reprezintă raportul dintre numărul șomerilor și populația activă civilă, exprimată procentual.

I8 – Câștigul salarial nominal mediu net lunar pe activități ale economiei naționale la nivel de secțiune se obține prin scăderea din câștigul salarial nominal brut a: impozitului, contribuției salariaților pentru asigurările sociale de sănătate, contribuției individuale de asigurări sociale de stat și a contribuției salariaților la bugetul asigurărilor pentru șomaj și se exprimă în Lei RON.

I9 – Resursele de muncă existente la un moment dat în societate exprimă numărul persoanelor capabile de muncă, adică acea parte a populaţiei care posedă ansamblul capacităţilor fizice şi intelectuale care îi permit să desfăşoare o activitate utilă în una din activităţile economiei naţionale.Resursele de muncă includ:

- populaţia cuprinsă în limitele vârstei de muncă (PVM);

- populaţia cuprinsă în limitele vârstei de muncă, dar inaptă de muncă (PVMIM);

- populaţia în afara limitelor vârstei de muncă care lucrează (PAVML).

RM = PVM – PVMIM + PAVML

Acest indicator este exprimat în mii persoane.

I10 – Populația activă civilă (mii persoane)

I11 - Executia bugetelor locale pe elemente de venituri(milioane lei RON)

Statistici descriptive

Pentru fiecare din indicatorii menționați anterior am urmărit să observ distribuiția variabilelor, media, variația, elemente minime și maxime, existența datelor aberante, valori evidențiate în Tabelul 1 și Tabelul 2.

I1 I2 I3 I4 I5

Media 509852.7 275.6905 0.0064476190 0.00009 0.0005738

Abatere std 279414.9 1232.32 0.0036366190 0.00007 0.0004434

Varianta 78072682373 1518612 0.0000132250 0.00000 0.0000002

Minim 222065 28.7 0.0023461604 0.00000 0.0000311

Maxim 1937421 8068.9 0.0242865970 0.00034 0.0024518

Quartila 1 336661.8 64.35 0.0041725000 0.00005 0.0002775

Quartila 2 452263.5 79.65 0.0058250000 0.00008 0.0005050

Quartila 3 604820.5 94.85 0.0080575000 0.00012 0.0007275

Skewness 3.367926351 6.472966 2.9641133973 1.88992 2.1701427

Kurtosis 16.28684218 41.93089 13.5034137963 5.42674 7.1790099

Tabelul 1 – Statistici descriptive pentru I1, I2, I3, I4, I5

I6 I7 I8 I9 I10 I11

Media 996.429 5.828571 1178.17 334.469 210.155 1066.76

Abatere std 842.696 1.95776 163.397 189.731 154.015 1041.53

Varianta 710137 3.832822 26698.7 35998 23720.7 1084784

Minim 175 1.6 987 145.3 84.9 402.3

Maxim 3702 9.8 1838 1308.7 1083.7 7288.6

Quartila 1 456.75 4.675 1067 232.8 142.050 653.825

Quartila 2 697.5 5.700 1138 289.85 180.150 852.3

Quartila 3 1274.75 6.800 1248 412.4 243.075 1157.15

Skewness 1.64599 0.022503 2.04113 3.43019 4.62975 5.42711

Kurtosis 2.33646 -0.00865 5.87088 16.6656 26.0926 32.7598

Tabelul 1 – Statistici descriptive pentru I6, I7, I8, I9, I10, I11

În continuare sunt reprezentate grafic, diagrama boxplot, histograma și variația pentru fiecare indicator în parte

Preview document

Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 1
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 2
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 3
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 4
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 5
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 6
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 7
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 8
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 9
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 10
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 11
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 12
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 13
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 14
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 15
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 16
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 17
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 18
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 19
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 20
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 21
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 22
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 23
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 24
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 25
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 26
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 27
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 28
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 29
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 30
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 31
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 32
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 33
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 34
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 35
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 36
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 37
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 38
Analiza componentelor principale (ACP) - Pagina 39

Conținut arhivă zip

  • Analiza componentelor principale (ACP).docx

Alții au mai descărcat și

Analiza statistico economică la o societate comercială

Statistica este ştiinţa care studiază fenomenele din societate din punct de vedere cantitativ, cu scopul obţinerii unor informaţii relevante în...

Analiza Datelor

I. Analiza componentelor principale 1.1. Standardizarea datelor 1.2. Matricea de corelaţie 1.3. Vectorii şi valorile proprii 1.4. Reprezentarea...

Analiza statistică a activității de producție și comercializare la SC Artego SA

INTRODUCERE Producţia şi comercializarea constituie premisa şi totodată finalitatea activităţii oricărui agent economic, calea de multiplicare a...

Proiect la Analiza Datelor

Folosirea tehnicilor exploratorii multidimensionale (analiza componentelor principale, analiza cluster) pentru a evalua performanta generala a unor...

Analiza datelor

Descriere set de date Am construit o baza de date folosind informatiile gasite pe http://www.worldbank.org/. Baza de date contine 89 de tari...

Mediul extern al SC Agdesy SRL - oportunități și restricții

Analiza macro-mediului intreprinderii Studiul macro-mediului intreprinderii permite depasirea orizontului mediului concurential deoarece...

România în ecuația integrării europene

Reforme institutionale si politice in U.E. inaintea procesului de largire. Actuala forma de organizare ce cuprinde 15 tari membre nu mai...

Te-ar putea interesa și

Analiza Brandului Dracula

INTRODUCERE Argumentarea temei alese În zilele noastre, nevoia destinaţiilor de a a se diferenţia de competitoarele sale a devenit mai critică...

Infracționalitatea

Introducere Infracţiunea este în general privită, în teoria dreptului penal şi în diferite legislaţii, din două puncte de vedere: fie ca un...

Analiza Componentelor Principale - Studiu de caz - legătura dintre forța de muncă, prețuri și cercetare-dezvoltare și inovație

Introducere Analiza în componente principale (ACP) este cea mai utilizată metodă de analiză a datelor. A fost propusă de Hotteling în 1938, dar...

Inteligență computațională

In cadrul proiectului am utilizat urmatorii indicatori: - ROA = rentabilitatea financiara; - ROE = rentabilitatea economica; - RC =...

Statistică multivariată

Introducere În cadrul acestui proiect vom prezenta distribuția orașelor României după câțiva indicatori socio-economici, în anul 2016. În prima...

Analiza datelor, acp, af, ac

Introducere Sunt tot mai frecvent enunțate la numeroase summit-uri și reuniuni internaționale unde este analizat stadiul dezvoltării umane...

Proiect la Analiza Datelor

Folosirea tehnicilor exploratorii multidimensionale (analiza componentelor principale, analiza cluster) pentru a evalua performanta generala a unor...

Data mining în afaceri

1. Analiza componentelor principale3 În această primă parte a proiectului am aplicat analiza componentelor principale (ACP) pe o matrice de date...

Ai nevoie de altceva?